继电器剩余寿命预测模型的构建方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种继电器剩余寿命预测模型的构建方法、装置、设备及介质，方法包括：获取继电器在一段时间内的运行参数，即历史运行数据；从历史运行数据中选取不同时间窗口系数对应比例的数据以作为不同时间窗口系数对应的时间窗口数据；针对每个时间窗口数据，利用预设的质量评价规则来计算数据质量；将数据质量最好的时间窗口数据作为最优数据集，根据最优数据集构建继电器对应的性能退化模型以得到继电器剩余寿命预测模型。由此，本发明专利技术实施例基于质量最好的时间窗口数据的抽取，避免了构建继电器剩余寿命预测模型的过程需采用所有历史运行数据的情况，提高了继电器剩余寿命预测模型的构建速度，并保证了剩余寿命预测的精度。命预测的精度。命预测的精度。

【技术实现步骤摘要】
继电器剩余寿命预测模型的构建方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及寿命估计领域，尤其涉及一种继电器剩余寿命预测模型的构建方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]作为地铁自动控制系统中不可或缺的部件，继电器的可靠性直接影响地铁运行的安全性，使得继电器的可靠性研究逐步成为学术界关注的重点，而可靠性的重要研究内容之一为继电器的寿命预测。
[0003]在现有的继电器剩余寿命预测研究中，大多学者采用继电器的全部历史数据来构建继电器的寿命预测模型。而在继电器的历史数据的数据质量较差的情况下，将导致继电器的寿命预测模型存在预测精度低、运算速度慢的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种继电器剩余寿命预测模型的构建方法、装置、设备及介质，以改善继电器的寿命预测模型的预测精度低、运算速度慢的现状。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种继电器剩余寿命预测模型的构建方法，包括：
[0006]获取继电器的历史运行数据；
[0007]基于预设数量的时间窗口系数，根据所述历史运行数据得到每个所述时间窗口系数对应的时间窗口数据，其中，所述时间窗口系数表示对应的时间窗口数据占所述历史运行数据的比例；
[0008]利用预设的质量评价规则，得到每个所述时间窗口数据的数据质量；
[0009]将所述数据质量最好的时间窗口数据作为最优数据集；
[0010]根据所述最优数据集构建所述继电器对应的性能退化模型，得到继电器剩余寿命预测模型。<br/>[0011]可选的，在本专利技术实施例提供的一种实施方式中，所述历史运行数据包括所述继电器在每次动作时的预设数量个运行参数；
[0012]所述利用预设的质量评价规则，得到每个所述时间窗口数据的数据质量，包括：
[0013]针对每个所述时间窗口数据中的运行参数，基于预设第一预设公式计算每个所述运行参数与动作次数的时序相关性指数，及基于第二预设公式计算每个所述运行参数在所述动作次数下的单调性指数；
[0014]根据每个所述运行参数的时序相关性指数和单调性指数，计算每个所述运行参数对应的数据质量值；
[0015]所述将所述数据质量最好的时间窗口数据作为最优数据集，包括：
[0016]将包含数据质量值最大的运行参数的时间窗口数据作为最优数据集。
[0017]进一步的，在本专利技术实施例提供的一种实施方式中，所述第一预设公式包括：
[0018][0019]式中，Corr()表示时序相关性指数，X
j
表示第j个运行参数的参数值，k表示所述继电器的动作次数，T表示由t
k
组成的时间矩阵，t
k
表示所述继电器第k次动作的时刻，X
jT
(t
k
)表示第j个运行参数在时刻t
k
下的趋势项；
[0020]所述第二预设公式包括：
[0021][0022]式中，Mon()表示单调性指数，δ表示单位阶跃函数。
[0023]可选的，在本专利技术实施例提供的一种实施方式中，所述获取继电器的历史运行数据，包括：
[0024]获取继电器的原始历史运行数据；
[0025]对所述原始历史运行数据进行预设的小波降噪处理，得到历史运行数据。
[0026]可选的，在本专利技术实施例提供的一种实施方式中，所述历史运行数据中的数据按照时间先后顺序排序；
[0027]所述基于预设数量的时间窗口系数，根据所述历史运行数据得到每个所述时间窗口系数对应的时间窗口数据，包括：
[0028]基于预设数量的时间窗口系数，以倒序抽取的方式从历史运行数据中抽取每个所述时间窗口系数对应的数据；
[0029]将每个所述时间窗口系数对应的数据按照时间先后顺序排序，得到每个所述时间窗口系数对应的时间窗口数据。
[0030]可选的，在本专利技术实施例提供的一种实施方式中，所述历史运行数据包括每个触点单元对应的预设数量个运行参数；
[0031]所述根据所述最优数据集构建所述继电器对应的性能退化模型，得到继电器剩余寿命预测模型，包括：
[0032]根据所述最优数据集每个触点单元对应的预设数量个运行参数，构建所述继电器对应的维纳退化模型，得到继电器剩余寿命预测模型。
[0033]进一步的，在本专利技术实施例提供的一种实施方式中，所述触点单元包括至少一个常闭触点和至少一个常开触点，所述预设数量个运行参数包括常开触点电阻、常闭触点电阻、吸合时间以及释放时间。
[0034]第二方面，本专利技术实施例提供一种继电器剩余寿命预测模型的构建装置，包括：
[0035]获取模块，用于获取继电器的历史运行数据；
[0036]窗口数据获取模块，用于基于预设数量的时间窗口系数，根据所述历史运行数据得到每个所述时间窗口系数对应的时间窗口数据，其中，所述时间窗口系数表示对应的时间窗口数据占所述历史运行数据的比例；
[0037]评价模块，用于利用预设的质量评价规则，得到每个所述时间窗口数据的数据质量；
[0038]选取模块，用于将所述数据质量最好的时间窗口数据作为最优数据集；
[0039]建模模块，用于根据所述最优数据集构建所述继电器对应的性能退化模型，得到继电器剩余寿命预测模型。
[0040]第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括存储器以及处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序在处理器上运行时执行如第一方面中任一种公开的继电器剩余寿命预测模型的构建方法。
[0041]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序在处理器上运行时执行如第一方面中任一种公开的继电器剩余寿命预测模型的构建方法。
[0042]本专利技术实施例提供的继电器剩余寿命预测模型的构建方法中，首先获取继电器在一段时间内的运行参数，即历史运行数据；接着从历史运行数据中，选取不同比例的数据以作为不同时间窗口系数对应的时间窗口数据；然后，针对每个时间窗口数据，利用预设的质量评价规则来计算数据质量；进而将数据质量最好的时间窗口数据作为最优数据集，并根据最优数据集构建继电器对应的性能退化模型以得到继电器剩余寿命预测模型，避免了继电器剩余寿命预测模型的构建过程需采用所有的历史运行数据的情况。
[0043]由此，本专利技术实施例基于质量最好的时间窗口数据的抽取，避免了构建继电器剩余寿命预测模型的过程中需使用所有的历史数据的情况，提高了继电器剩余寿命预测模型的构建速度。不仅如此，由于构建继电器剩余寿命预测模型的数据是所有时间窗口数据中数据质量最好的时间窗口数据，使继电器剩余寿命预测模型能得到有效的数据支撑，进而保证了继电器的剩余寿命预测的准确性。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种继电器剩余寿命预测模型的构建方法，其特征在于，包括：获取继电器的历史运行数据；基于预设数量的时间窗口系数，根据历史运行数据得到每个时间窗口系数对应的时间窗口数据，其中，时间窗口系数表示对应的时间窗口数据占历史运行数据的比例；利用预设的质量评价规则，得到每个时间窗口数据的数据质量；将数据质量最好的时间窗口数据作为最优数据集；根据最优数据集构建继电器对应的性能退化模型，得到继电器剩余寿命预测模型。2.根据权利要求1所述的继电器剩余寿命预测模型的构建方法，其特征在于，所述历史运行数据包括所述继电器在每次动作时的预设数量个运行参数；所述利用预设的质量评价规则，得到每个所述时间窗口数据的数据质量，包括：针对每个所述时间窗口数据中的运行参数，基于预设第一预设公式计算每个所述运行参数与动作次数的时序相关性指数，及基于第二预设公式计算每个所述运行参数在所述动作次数下的单调性指数；根据每个所述运行参数的时序相关性指数和单调性指数，计算每个所述运行参数对应的数据质量值；所述将所述数据质量最好的时间窗口数据作为最优数据集，包括：将包含数据质量值最大的运行参数的时间窗口数据作为最优数据集。3.根据权利要求2所述的继电器剩余寿命预测模型的构建方法，其特征在于，所述第一预设公式包括：式中，Corr()表示时序相关性指数，X
j
表示第j个运行参数的参数值，k表示所述继电器的动作次数，T表示由t
k
组成的时间矩阵，t
k
表示所述继电器第k次动作的时刻，X
jT
(t
k
)表示第j个运行参数在时刻t
k
下的趋势项；所述第二预设公式包括：式中，Mon()表示单调性指数，δ表示单位阶跃函数。4.根据权利要求1所述的继电器剩余寿命预测模型的构建方法，其特征在于，所述获取继电器的历史运行数据，包括：获取继电器的原始历史运行数据；对所述原始历史运行数据进行预设的小波降噪处理，得到历史运行数据。5.根据权利要求1所述的继电器剩余寿命预测模型的构建方法，其特征在于，所述历史运行数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘菊美，陈希隽，黎澍，宁韶安，刘涛，文志远，彭威，乐建锐，廖俊，陈力，彭琦允，王鑫，李文华，项石虎，孙鑫亮，桑海爽，陈月朗，黄子恺，路象群，覃昇，蒲成高，
申请(专利权)人：深圳通业科技股份有限公司河北工业大学，
类型：发明
国别省市：